染雾基于SVM的重复网页检测算法分析论文 篇一
在互联网时代，重复网页问题已经成为了一个严重的挑战。重复网页不仅会浪费存储资源，还会影响搜索引擎的准确性和网页排名。因此，对于重复网页的检测和处理已经成为了学术界和工业界的研究热点之一。本篇论文将基于支持向量机（SVM）的重复网页检测算法进行了深入分析。
首先，本文介绍了SVM的基本原理和算法流程。SVM是一种二分类模型，其核心思想是将输入数据映射到高维空间中，通过找到一个最优的超平面来实现对数据的分类。SVM具有较好的泛化能力和鲁棒性，因此被广泛应用于重复网页检测领域。
接着，本文详细讨论了重复网页检测中的特征选择和特征表示问题。在重复网页检测中，特征选择是非常重要的一步，好的特征选择可以大大提高算法的准确性和效率。本文提出了一种基于信息增益的特征选择方法，通过计算每个特征对于分类问题的信息增益来选择最具有代表性的特征。同时，本文还介绍了一种基于n-gram模型的特征表示方法，通过统计网页中连续n个字符的出现频率来表示网页的特征。
最后，本文设计并实现了一个基于SVM的重复网页检测算法。该算法首先将网页进行预处理，包括去除HTML标签、提取文本内容等。然后，根据选定的特征选择方法和特征表示方法，将网页表示为特征向量。接着，使用SVM进行训练和分类，得到重复网页检测结果。实验结果表明，该算法在重复网页检测方面具有较好的性能和准确性。
综上所述，本篇论文基于SVM的重复网页检测算法进行了详细的分析。通过对SVM的原理和算法流程进行介绍，讨论了重复网页检测中的特征选择和特征表示问题，并设计实现了一个基于SVM的重复网页检测算法。该算法在实验中表现出较好的性能和准确性，具有一定的应用价值。
基于SVM的重复网页检测算法分析论文 篇二
在互联网时代，重复网页的问题日益严重，给搜索引擎的准确性和效率带来了很大的挑战。因此，研究如何有效地检测和处理重复网页成为了一个重要的课题。本篇论文将基于支持向量机（SVM）的重复网页检测算法进行了详细的分析，并提出了一种改进的算法来提高检测的准确性和效率。
首先，本文介绍了SVM的原理和基本算法。SVM是一种强大的分类模型，其核心思想是将输入数据映射到高维空间中，通过找到一个最优的超平面来实现对数据的分类。SVM具有较好的泛化能力和鲁棒性，因此被广泛应用于重复网页检测领域。
接着，本文对重复网页检测中的关键问题进行了分析和讨论。特别是在大规模数据集下，传统的SVM算法存在训练和分类效率低的问题。为了解决这个问题，本文提出了一种基于增量学习的改进算法。该算法通过分批次训练和分类，减少了计算量，提高了算法的效率。
最后，本文设计并实现了一个基于SVM的重复网页检测系统。该系统首先对网页进行预处理，包括去除HTML标签、提取文本内容等。然后，根据选定的特征选择方法和特征表示方法，将网页表示为特征向量。接着，使用改进的SVM算法进行训练和分类，得到重复网页检测结果。实验结果表明，该系统在大规模数据集下具有较好的性能和准确性。
综上所述，本篇论文基于SVM的重复网页检测算法进行了详细的分析，并提出了一种改进的算法来提高检测的准确性和效率。通过设计实现一个基于SVM的重复网页检测系统，实验结果表明该算法在大规模数据集下具有较好的性能和准确性。这对于解决重复网页问题具有一定的实用价值。
基于SVM的重复网页检测算法分析论文 篇三
基
引言
随着互联网的发展，网络上的文本信息越来越容易复制，由此产生了大量的重复网页和镜像文档，这一方面增加了网络爬虫的负担，另一方面降低了用户体验。因此，越来越多的学者关注重复网页检测这一领域。
对于重复网页可以定义为内容完全重复和近似重复，对于完全重复的网页可以计算其MD5值，通过比较网页问MD5值是否相等即可作出判断。因此，本文只讨论近似重复网页的检测。大量重复网页的产生基本上是通过用户转载，如一些新闻文章、热门事件及经典文章等，也就是说一般重复网页改动比较小，如加入引文信息、插入广告导航等。
本文把相似网页的比较转换成二元分类问题，即两张网页相似标记为+1(相似)，否则标记为-1(小相似)。SVM(Support Vector Machine)算法在文本分类中取得了较好的效果。因此，本文采用SVM算法对每对网页分类，通过训练数据的学习得到分类判别函数，由判别函数对新的数据进行计算。
1相关研究
目前，对重复网页检测问题已经提出了很多解决方案:有基于字符串比较的方法，即按小同粒度提取指纹，有基于词频统计的方法，还有基于聚类的方法等。
Border提出将文本中连续的n个term序列作为文本的一个特征，称之为二shingleo M-Theobald等人提出的SpotSig算法，以停用词作为先行词，提取其后的k个词形成一个个特征，使用Jaccard计算相似度。
哈工大张刚等人把句号作为一个提取位置，分别在句号两边L/2长的词串构成网页的一个特征。清华大学吴平博等人提取每个句子中首尾字符作为特征串。彭渊等人提出将两篇文档的最长公共子序列(LCS)作为特征码。
2算法实现过程
2. 1特征码提取
网页通常由以下几部分组成:标题、正文内容、链接和广告等。正文是原始网页中真正描述主题的部分。本文采用通用网页正文抽取算法州提取网页的正文内容，网页中其余部分当作噪音过滤掉。
从长段落中提取特征码，可以减少一些次要特征，使计算更简洁。长段落定义:段落的.长度要大于设定的阈值或以句号、问号、感叹号分割得到的句子数大于设定的阈值。
提取出长段落后，以逗号、句号、感叹号和问号分割得到每个句子，提取每个句子首尾各L/2个字作为特征码;把各个特征码按序组成特征串，该特征串代表了该篇文档。
2. 2相似度计算
在比较特征串差异性的基础上得到网页的相似度。目前，比较文本之问差异算法主要有两大类:一类是基于最短编辑距离算法;一类是基于最长公共子串算法。最短编辑距离算法是以字符串八变成另一个字符串B的过程中，通过插入字符、删除字符、替换字符等操作的次数表示两个字符串的差异，数值越小字符串的差异越小算法表示字符串八和字符串B的最长公共子串长度，数值越大字符串的差异越小。
通用的做法是根据以上计算出的相似度数值，作一些规范化处理后与阈值比较。但是在现实中阈值的设定往往是依靠经验来设置的，因此很难设定准确，这样就有误差。本文采用了监督学习算法，通过学习得到的判别函数来判断文档是否相似，避免了人为设定阈值带来的风险。
2. 3支持向量机(SVM )
2. 3. 1 SVM简介
支持向量机是一种二元分类模型，它的基本模型是定义在特征空间上的问隔最大的线性分类器。在重复网页检测应用中，我们把每对网页中计算出的特征定义如过程中，通过插入字符、删除字符、替换字符等操作的次数表示两个字符串的差异，数值越小字符串的差异越小算法表示字符串八和字符串B的最长公共子串长度，数值越大字符串的差异越小。
通用的做法是根据以上计算出的相似度数值，作一些规范化处理后与阈值比较。但是在现实中阈值的设定往往是依靠经验来设置的，因此很难设定准确，这样就有误差。本文采用了监督学习算法，通过学习得到的判别函数来判断文档是否相似，避免了人为设定阈值带来的风险。
2. 3. 2操作流程
SVM在重复网页检测应用中的大致流程，主要分为训练阶段和测试阶段。训练阶段主要从预先给定的数据集中学习并建立分类器，得到判别函数。因此，训练数据的好坏对于分类器的性能至关重要。测试阶段用来分类未知结果的数据集，可以判断出文档集中与输入文档重复的文档，即把文档集中每个文档与输入的文档使用判别函数计算
2. 4算法描述
本文算法大致分为3大步:提取特征串、衡量指标和构造分类器。
3结语
本文提出一种使用机器学习的方法检测网页是否重复，通过训练数据构造SVM分类器。提取网页特征串，计算两个特征串的相似度，使用SVM判别函数计算。实验表明:加入两个网页间的长度差异值能提高算法的准确率和查全率。
